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Des modèles d'apprentissage en profondeur peuvent être entraînés pour évaluer la magnitude des mégaséismes en temps réel


Une nouvelle méthode de détection des mégaséismes, qui capte les ondes de gravité qu’ils génèrent à l’aide de modèles d’apprentissage en profondeur créés au Laboratoire national de Los Alamos, peut estimer la magnitude du tremblement de terre en temps réel et fournir une alerte précoce des tsunamis.

“Notre modèle déverrouille l’estimation en temps réel de la magnitude du tremblement de terre, en utilisant des données régulièrement traitées comme du bruit, et peut immédiatement transformer l’alerte précoce aux tsunamis”, a déclaré Bertrand Rouet-Leduc, scientifique du groupe de géophysique de Los Alamos.

Une estimation rapide et fiable de la magnitude des grands tremblements de terre est cruciale pour atténuer le risque associé aux fortes secousses et aux tsunamis. Les systèmes d’alerte précoce standard basés sur les ondes sismiques ne peuvent pas estimer rapidement la taille des grands tremblements de terre les systèmes reposent sur l’estimation de la magnitude du tremblement de terre directement à partir des secousses qu’il produit. Ces systèmes ne peuvent pas faire la difference entre les séismes de magnitude 8 et de magnitude 9, même si ce dernier est 30 fois furthermore énergétique et destructeur.



Distinctions importantes possibles

Dans une nouvelle recherche, publiée le 11 mai dans Mother nature, une équipe de recherche a découvert qu’une onde de gravité longuement théorisée associée à de très grands tremblements de terre peut également être utilisée pour l’alerte précoce aux tremblements de terre. Contrairement à l’alerte précoce basée sur la séisme, l’alerte précoce basée sur la gravité ne sature pas de magnitude, ce qui signifie que l’alerte précoce basée sur la gravité peut immédiatement distinguer les séismes de magnitude 8 et 9.

D’autres approches actuelles reposent sur le GPS pour estimer la magnitude du tremblement de terre. Bien que cette approche fournisse de meilleures estimations que l’alerte précoce aux tremblements de terre basée sur la sismique, elle est également sujette à de grandes incertitudes et à une latence.



Approche PEGS plus précise pour les grands tremblements de terre

L’approche des signaux rapides d’élasto-gravité à la vitesse de la lumière récemment découverte a suscité l’espoir de surmonter ces limits, mais jusqu’à présent, elle n’avait jamais été testée pour l’alerte précoce aux tremblements de terre. Contrairement aux méthodes actuelles, l’approche PEGS de détection devient in addition précise pour les tremblements de terre plus importants.

L’équipe de recherche a montré que le PEGS peut être utilisé en temps réel pour suivre la croissance et la magnitude d’un tremblement de terre immédiatement après qu’il ait atteint une certaine taille. L’équipe a développé un modèle d’apprentissage en profondeur qui exploite les informations transportées par PEGS, qui sont enregistrées par des sismomètres régionaux à huge bande au Japon.

Après avoir formé le modèle d’apprentissage profond sur une foundation de données de formes d’onde synthétiques augmentées de bruit empirique mesuré sur le réseau sismique, l’équipe a pu montrer le premier exemple de suivi instantané d’une source sismique sur des données réelles.

Ce modèle, combiné à des données en temps réel, peut alerter les communautés beaucoup moreover tôt si un méga tremblement de terre de subduction est suffisamment crucial pour créer un tsunami qui brisera les digues en area et mettra en risk les populations côtières.